
Онлайн книга «Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов»
Для кого эта книга?
Информация, здесь изложенная, поможет разработать программу внутренней аналитики и управлять ею: принимать решения, какие данные собирать и хранить, как их получать и интерпретировать, и самое важное — как действовать на их основе. Неважно, единственный ли вы специалист по анализу и обработке данных в стартапе (и притом вынуждены выполнять еще с десяток других функций) или руководитель отдела с кучей подчиненных в зрелой компании. Если вы работаете с данными и стремитесь действовать быстрее, рациональнее и эффективнее, эта книга поможет создать не просто аналитическую программу, а соответствующую корпоративную культуру. Структура глав
Cтруктура книги соответствует этапам создания цепочки аналитической ценности. Первые главы посвящены непосредственно данным, в частности выбору правильных источников, обеспечению качества и достоверности. Следующий шаг в этой цепочке — анализ данных. Для качественного выполнения анализа, результаты которого можно будет эффективно использовать в дальнейшей работе, нужны профессионалы, владеющие определенными навыками и инструментами. Для обозначения этой группы сотрудников намеренно используется общий термин «специалисты по аналитической работе», который объединяет сотрудников, занимающихся сбором, обработкой, анализом данных. Это сделано на основании убеждения, что любой член команды — от младшего аналитика без опыта работы до суперзвезды в области анализа данных — вносит свою лепту в общее дело. Мы подробнее остановимся на том, какими компетенциями должен обладать хороший аналитик, как можно развивать профессиональные навыки в этой области, а также на организационных аспектах — как помочь специалисту по аналитической работе стать частью команды или подразделения. Следующие главы посвящены непосредственно аналитической работе: выполнению анализа, разработке показателей, A/B-тестированию и рассказыванию истории. Затем мы перейдем к следующему этапу в цепочке аналитической ценности — принятию решений на основе результатов анализа. Мы рассмотрим, что может затруднять процесс принятия решения и как с этим бороться. На протяжении всей книги прослеживается основная мысль: суть процесса управления компанией на основе данных не сводится к данным как таковым или к обладанию самым современным набором инструментов по работе с большими данными. Самое важное в этом — корпоративная культура. Культура организации — доминирующий фактор, который устанавливает ожидания относительно того, насколько демократичным будет процесс работы с данными, как эти данные станут использоваться внутри организации, какие ресурсы, в том числе образовательные, станут инвестироваться в использование данных как стратегического актива компании. По этой причине в главе, посвященной корпоративной культуре, мы объединим все уроки, извлеченные на разных этапах цепочки аналитической ценности. В одной из последних глав обсудим роль двух относительно новых позиций в высшем руководстве компаний: CDO (Chief Data Officer, директор по управлению данными) или CAO (Chief Analytics Officer, директор по аналитике). Тем не менее рядовые сотрудники тоже в значительной мере влияют на формирование корпоративной культуры организации, поэтому на протяжении книги мы будем напрямую обращаться к специалистам по работе с данными, подчеркивая, что именно они способны сделать для повышения своего влияния на эффективность деятельности компании. В компании, для которой управление на основе данных не просто модная тенденция, сотрудники на всех уровнях уделяют большое внимание качеству данных и их оптимальному использованию при принятии взвешенных решений и для повышения конкурентного преимущества компании. Условные обозначения
В книге используются следующие условные обозначения. Выделение курсивом Применяется для обозначения новых терминов, адресов сайтов (URL), адресов электронной почты, имен файлов и расширений файлов. Моноширинный шрифт Применяется для обозначения программных элементов, таких как переменные, названия функций, базы данных, типы данных, переменные окружения, утверждения и ключевые слова. Моноширинный шрифт с полужирным выделением Применяется для обозначения команд или другого текста, который должен внести пользователь. Моноширинный шрифт с курсивом Применяется для обозначения текста, который нужно заменить переменными пользователя или переменными, которые определяются контекстом. ![]() Этот элемент обозначает совет или рекомендацию. ![]() Этот элемент обозначает общую информацию. Глава 1. Что значит «на основе данных»?
Без данных вы просто еще один человек с собственным мнением. Уильям Эдвардс Деминг
[4]
* * *
Управление на основе данных подразумевает формирование инструментов, способностей и, что самое важное, корпоративной культуры, которая опирается на данные. В этой главе мы рассмотрим, что отличает компанию с управлением на основе данных. Начнем с базовых требований к их сбору и доступности. Затем остановимся подробнее на весьма важном отличии — подготовке отчетов и получении оповещений в противовес процессу анализа. Существует много различных типов перспективного анализа, отличающихся по степени сложности. Мы уделим некоторое время изучению этих типов с точки зрения их «уровня аналитики» и «аналитической зрелости», а также обсудим основные признаки «аналитически зрелой» организации. Какой она должна быть? Начнем с ответа на первый вопрос: что означает для компании управление на основе данных? Сбор данных
Давайте сразу озвучим несколько очевидных требований. Требование № 1: в компании должен осуществляться сбор данных. Несомненно, данные — ключевой компонент. При этом речь идет не о любых данных, а о правильных. Необходимо, чтобы набор данных соответствовал вопросу, который требуется решить. Помимо этого, данные должны быть своевременными, точными, чистыми, объективными, и, что важнее всего, они должны заслуживать доверия. |